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反向传播
神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,
反向传播
,激活函数)
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
MarkHD
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:在神经网络训练中,微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响(偏导数),这一过程就是反向
科学的N次方
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深度学习——梯度消失、梯度爆炸
本文参考:深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源:深度神经网络结构、
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反向传播
的思想,即根据损失函数计算的误差通过
反向传播
的方式,指导深度网络权值的更新
小羊头发长
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2024-03-14 12:07
深度学习
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8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容,我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型,只包含单层隐藏层。
曲入冥
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2024-03-06 01:23
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机器学习
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独木人生
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2024-03-04 02:51
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神经网络
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深度学习的进展
方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及
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、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
CuiXg
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2024-02-25 18:59
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2021年秋招算法岗面经-字节跳动
【欢迎关注公众“机器学习面试基地”,获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC,而不用别的AB测试时,为什么是基于用户划分,而不是基于司机划分最大池化的
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反向传播
求误差梯度时,求导涉及除法和指数运算,计算量相对⼤,⽽采⽤ReLU激活函数,整个过程的计算量节省很多。
小豆包的小朋友0217
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LSTM原理解析
这样,在沿着时间
反向传播
的过程中,梯度就会逐渐减小,知道非常接近于0,
Andy_shenzl
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【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿:2024年的关键突破与趋势
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反向传播
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随笔
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深度学习从入门到不想放弃-7
上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础(这个系列后来我一寻思,全是基础),但是可能要着重说下,今天讲前向计算和
反向传播
,在哪儿它都永远是核心,不管面对什么模型前向计算:
周博洋K
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2024-02-20 06:21
深度学习
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神经网络权重初始化
权重是可训练的参数,意味着它们会在训练过程中根据
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诸神缄默不语
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2024-02-20 06:49
人工智能学习笔记
神经网络
人工智能
深度学习
权重初始化
参数初始化
Xavier初始化
Glorot初始化
深度学习-图解
反向传播
算法
什么是
反向传播
?
反向传播
(Backpropagationalgorithm)全称“误差
反向传播
”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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2024-02-20 01:29
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算法
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深度学习之
反向传播
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算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
Stark0x01
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反向传播
算法(backward())
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(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差
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”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。
Tomorrowave
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深度学习
算法
人工智能
深度学习基础 叁:
反向传播
算法
反向传播
这里对
反向传播
的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解
反向传播
的同学,可以搜索一下。
白拾Official
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2024-02-20 01:56
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深度学习
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算法
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深度学习
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反向传播
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算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用
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算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#
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GAN生成对抗性网络
GAN原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行
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Dirschs
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2024-02-19 23:19
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信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和
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中的梯度等问题
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PyTorch使用Tricks:梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 !!
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(1)可以将ImageNet上训练得到的模型做为起点,利用目标训练集和
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【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门
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如何使用pytorch自动求梯度
由损失函数求导的过程,称为“
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”,求导是件辛苦事儿,所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一,PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
浩波的笔记
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【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法原理
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO-BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法是一种结合粒子群优化算法(PSO)和
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反向传播
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Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
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机器学习入门--BP神经网络原理与实践
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2、误差
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【机器学习】卷积和
反向传播
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2024-02-13 07:27
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反向传播
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文章目录前向传播
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Florrie Zhu
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深度学习之基础知识
深度学习
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深度学习中的前向传播和
反向传播
简单而言,前向传播就是将输入的数据在神经网络中进行处理和转换,并输出最后的结果,主要是输出w值,或者b,就是参数。反向传递就是计算每个参数的梯度,然后用于最小化损失函数。在深度学习中,"forward"通常指前向传播(forwardpropagation),也称为前馈传递。它是神经网络的一种基本运算,用于将输入数据在网络中进行处理和转换,最终得到输出结果。前向传播是一个通过神经网络从输入层顺序计算
处女座_三月
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【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用
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白猫a~
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no_gradrequires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度,也不会进行
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深度学习中常用激活函数介绍
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06-20201012 感知机-1从感知机到神经网络
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野山羊骑士
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PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍
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科学禅道
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「深度学习」门控循环单元GRU
解决方法:GRU或LSTM梯度爆炸:
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时,随着层数增多,梯度不仅可能指数型下降,还有可能指数型上升——会导致参数过大,网络崩溃解决方法:梯度修剪——观察梯度向量,若大于某个阈值,则放缩梯度向量,保证其不会过大二
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